IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN TERHADAP ALUN-ALUN SEBAGAI RUANG TERBUKA PUBLIK DI KABUPATEN SUKABUMI
Farikh Fadhil 1* , Asriyanik 2 , Winda Apriandari 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sukabumi Email: 1* farikhfadhil057@ummi.ac.id, 2 asriyanik263@ummi.ac.id, 3 winda.apriandari@ummi.ac.id
(*: Corresponding Author)
(Naskah masuk: 21 Juni 2023, diterima untuk diterbitkan: 4 Juli 2023)

## Abstrak
Kabupaten  Sukabumi  merupakan  salah  satu  Kabupaten  di  Jawa  Barat  yang  memiliki  beberapa  fasilitas  dan prasarana, salah satunya ruang terbuka publik yang menjadi sebuah tempat yang bermanfaat untuk aktivitas bagi kebutuhan  dan  kepentingan  masyarakat  umum  sehari-hari  seperti  contohnya  alun-alun  yaitu  Alun-alun  Cisaat, Alun-Alun Palabuhanratu, Alun-Alun Jampang Kulon, Alun-Alun Purabaya dan Alun-Alun Cicurug. Namun di Kabupaten Sukabumi juga masih terdapat alun-alun yang kurang terawat sehingga terdapat artikel atau opini dari pengunjung yang kurang baik mengenai alun-alun tersebut. Oleh karena itu perlu dilakukan pengembangan atau evaluasi oleh pemerintah setempat untuk menjadikan ruang terbuka publik di Kabupaten Sukabumi lebih baik lagi. Sebelum melakukan pengembangan dan evaluasi diperlukan terlebih dahulu informasi data atau analisis terkait opini publik terhadap ruang terbuka publik tersebut salah satunya dengan melakukan analisis sentimen. Penelitian ini melakukan analisis sentimen publik terhadap alun-alun sebagai ruang terbuka publik di Kabupaten Sukabumi menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dalam  melakukan  analisis  sentimen  dan  data  yang  diambil  dari  ulasan pengunjung  tempat  tersebut  pada  periode  2019-2023  di website Google Maps dan  didapatkan  data  sentimen sebanyak 2698 yang terdiri dari data sentimen positif sebanyak 2254 dan data sentimen negatif 444 data dengan hasil  akurasi  dari  algoritma  yang  digunakan  pada  model  yang  dibuat  yang  dibuat  memiliki  ketepatan  akurasi sebesar 92%, nilai precision sebesar 90%, nilai recall sebesar 53% dan fi-score sebesar 67%. Frekuensi kata yang diperoleh dari hasil analisis sentimen mendapati 5 kata yang paling banyak muncul berdasarkan kelas sentimennya yaitu  sentimen  positif  adalah  mantap,  bagus,  bersih,  nongkrong  dan  enak.  Sedangkan  5 Frekuensi  kata  negatif adalah adalah sampah, kotor, kumuh, macet dan tata. Hasil dari penelitian ini terkait analisis sentimen diharap dapat  membantu  pemerintah setempat  terutama  Dinas  Pertanahan dan  Tata  Ruang  Kabupaten  Sukabumi  untuk dijadikan informasi sebagai bahan acuan atau rekomendasi untuk pengembangan dan evaluasi objek ruang terbuka publik di Kabupaten Sukabumi kedepannya.
Kata kunci : analisis sentimen, ruang terbuka publik, alun-alun, naïve bayes

## IMPLEMENTATION OF THE NAIVE BAYES ALGORITHM FOR ANALYSIS SENTIMENT OF ALUN-ALUN AS A PUBLIC OPEN SPACE IN SUKABUMI REGENCY

## Abstract
Sukabumi Regency is one of the regencies in West Java that has various facilities and infrastructure, including public open spaces, which serve as beneficial places for the daily activities and needs of the general public. One of  these  spaces  is  the  town  squares,  namely  Alun-Alun  Cisaat,  Alun-Alun  Palabuhanratu,  Alun-Alun  Jampang Kulon, Alun-Alun Purabaya, and Alun-Alun Cicurug. However, there are still town squares in Sukabumi Regency that are poorly maintained, resulting in negative articles or opinions from visitors regarding these town squares. Therefore, it is necessary for the local government to undertake development or evaluation to further improve the public open spaces in Sukabumi Regency. Before carrying out the development and evaluation, it is essential to gather information, data, or conduct analysis related to public opinions on these public open spaces. One method is by performing sentiment analysis. This research conducts a public sentiment analysis on the town squares as public open spaces in Sukabumi Regency, utilizing the Naïve Bayes algorithm for sentiment analysis. The data used for analysis were obtained from visitor reviews of these places from the period of 2019 to 2023 on the Google Maps website. A total of 2698 sentiment data points were collected, consisting of 2254 positive sentiment data and
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 73-81
444 negative sentiment data. The algorithm used in the created model achieved an accuracy rate of 92%, precision value of 90%, recall value of 53%, and an F1-score of 67%. The frequency of words obtained from the sentiment analysis revealed the top 5 most frequently mentioned words based on their sentiment class. The top 5 positive sentiment words are excellent, good, clean, hang out, and pleasant. On the other hand, the top 5 negative sentiment words are garbage, dirty, slum, traffic jam, and disorganized. The results of this research, specifically related to sentiment analysis, are expected to assist the local government, especially Regional Office of Land and Spatial Planning  in  Sukabumi  Regency,  by  providing  valuable  information  as  a  reference  or  recommendation  for  the future development and evaluation of public open spaces in Sukabumi Regency..
Keywords: sentiment analysis, public open space, alun-alun, naïve bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Ruang  terbuka  publik  merupakan  sebuah  tempat atau  area  yang  sering  digunakan  oleh  masyarakat untuk  melakukan  sebuah  aktivitas  sebagaimana keperluan  atau  kebutuhannya.  Menurut  [1]  Ruang terbuka  publik  merupakan  sebuah  ruang  yang berfungsi  sebagai  tempat  untuk  melakukan  kegiatan sosial  dalam  kehidupan  masyarakat  umum  yang menjadikan  tempat  bertemunya  individu  ataupun kelompok  masyarakat  dalam  melakukan  kegiatan maupun rutinitas dalam sehari-hari ataupun berulang dan salah satunya adalah alun-alun yang merupakan salah satu tempat atau area ruang terbuka publik yang digunakan untuk masyarakat.
Kabupaten  Sukabumi  merupakan  salah  satu wilayah  di  Jawa  Barat  yang  mempunyai  beberapa tempat ruang terbuka publik salah satunya alun-alun. Terdapat  alun-alun  yang  berada  di  Kabupaten Sukabumi  yaitu  Alun-Alun  Cisaat  Alun-Alun Palabuhanratu,  Alun-Alun  Purabaya,  Alun-Alun Cicurug  dan  Alun-Alun  Jampang  Kulon  yang semuanya  berada  di  Kabupaten  Sukabumi.  Namun terkait  alun-alun  di  Kabupaten  Sukabumi  masih terdapat  opini  atau  berita  negatif  dari  publik mengenai  alun-alun  tersebut  seperti  dalam  artikel berita  online  dalam website [2]  yang  menyebutkan terkait kebersihan karena masih banyaknya sampah di Alun-Alun Cisaat Kabupaten Sukabumi dan terdapat lagi  artikel  berita  tentang  kurangnya  kebersihan  di alun-alun  Kabupaten  Sukabumi  yaitu  Alun-Alun Palabuhanratu  yang  disebutkan  dalam  artikel  berita online  pada website [3].  Selain  kebersihan  terdapat juga artikel berita tentang rusaknya fasilitas di Alun- Alun  Palabuhanratu  di  Kabupaten  Sukabumi  seperti yang  disebutkan  dalam  artikel  berita online  website berikut  [4].Terdapatnya  alun-alun  yang  kurang terawat  menjadikan  perlunya  pemantauan  dari pemerintah setempat agar sarana dan prasarana yang terdapat  di  alun-alun  bisa  dievaluasi  dan  diperbaiki. oleh  karena  itu  peneliti  melakukan  wawancara  dan diskusi  bersama  pihak  Dinas  Pertanahan  dan  Tata Ruang  Kabupaten  Sukabumi  sebagai  pihak  yang bertanggungjawab dalam mengelola tempat alun-alun tersebut.  Dari  diskusi  tersebut  peneliti  mendapatkan hasil  bahwa  diperlukan penelitian  dan  analisis  lebih lanjut  karena  belum  pernah  ada  peneliti  lain  yang melakukan  analisis  terkait  permasalahan  ini.  Dalam proses pelaksanaan analisis dan penelitian yang akan dilakukan  untuk  pengembangan  atau  evaluasi
mengenai tempat alun-alun diperlukan beberapa data dan  informasi  mengenai  apa  saja  bagian  yang  perlu diperbaiki  atau  dipertahankan  terhadap  sarana  dan prasarana yang telah disediakan di tempat alun-alun agar pengembangan dan evaluasi yang dilakukan bisa dilaksanakan secara tepat.
Salah  satu  cara  untuk  melakukan  analisis  terkait tempat tersebut adalah dengan mengetahui informasi opini publik atau masyarakat yang telah berkunjung ke  tempat  tersebut  salah  satunya  dengan  melihat ulasan  atau  komentar  dari  pengunjung  yang  telah mengunjungi  tempat  tersebut  seperti  dari  situs internet  Google  Maps  karena  di  dalamnya  terdapat ulasan  atau  komentar  pengunjung  mengenai  tempat yang  telah  dikunjungi.  Setelah  mengetahui  tempat yang akan diambilnya dataset maka perlu dilakukannya  pengumpulan  informasi  atau  analisis dan  salah  satunya  dengan  melakukan  analisis sentimen  menurut  [5]  analisis  sentimen  merupakan sebuah proses atau teknik penambangan pada sebuah dokumen teks dengan mengekstrak atau menganalisis yang  hasilnya  dapat  berguna  untuk  pihak  yang membutuhkan hasil dari analisis.
Pada proses analisis sentimen terdapat cara untuk melakukan  prosesnya  yaitu  dengan  menggunakan algoritma machine  learning seperti Support  vector machine yang telah banyak digunakan untuk analisis sentimen  seperti  penelitian  sebelumnya  seperti  [6] dalam  penelitiannya  tersebut  menggunakan Support vector  machine menghasilkan  akurasi  sebesar  62% dan untuk penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritma K-Nearest  neighbor [7] menghasilkan akurasi dari algoritma tersebut yaitu sebesar 85,14 % dan untuk penelitian sebelumnya yang menggunakan algoritma Naïve  bayes [8]  menghasilkan  akurasi sebesar  87% . Proses  analisis  sentimen  dilakukan dengan  menggunakan  algoritma machine  learning tersebut  bertujuan  agar  proses  analisis  sentimen dengan skala data yang besar dapat dilakukan dengan cepat  dan  akurat  dan  juga  menghasilkan  sebuah model yang nantinya dapat digunakan ketika terdapat data baru dengan skala yang besar.
Pada  penelitian  ini  proses  analisis  sentimen menggunakan algoritma Naïve bayes karena menurut dari  penelitian  terdahulu  [8]  algoritma  ini  memiliki akurasi yang bagus dan menurut [9] Algoritma Naïve baye s  bisa  melakukan  komputasi  dalam  melakukan klasifikasi dokumen teks dengan sangat cepat dalam melakukan  prosesnya,  sehingga  sangat  cocok  untuk
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 73-81
diterapkan  dalam  penelitian  ini  karena  dapat menghasilkan  model  dan  akurasi  yang  baik.  Hasil dari  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  visualisasi data  mengenai  analisis  sentimen  pada  alun-alun  di Kabupaten  Sukabumi  sehingga  hasil  akhirnya  dapat menjadi  sebuah  informasi  dan  bahan  acuan  untuk pemerintah  setempat  dalam  melakukan  peningkatan serta  pengembangan  pada  alun-alun  sebagai  ruang terbuka  publik  tersebut  sehingga  kedepannya  akan lebih baik lagi.
2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  terdapat  beberapa  tahapan metode yang dilakukan dalam melakukan prosesnya yaitu seperti pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan metode penelitian
2.1 Data Selection
Data  selection adalah  tahapan  pertama  dari penelitian ini yang akan memilih dan mengambil dari ulasan komentar pengunjung yang datang ke tempat alun-alun yang berada di Kabupaten Sukabumi yang dikumpulkan  menggunakan web  scrapping dengan ekstensi browser Google  Chrome  menggunakan software  Data  miner dan  data  yang  diambil  adalah data yang sesuai dengan kebutuhan untuk selanjutnya dilakukan proses labelling data secara manual untuk menentukan  data  yang  termasuk  negatif  dan  positif setelah  itu  data  akan  diproses  lagi  sesuai  dengan tahapan analisis sentimen.

## 2.2    Preprocessing dataset
Tahapan preprocessing  dataset adalah  tahapan mengolah  dataset  yang  asalnya  merupakan  data mentah  atau  data  kotor  yang  akan  diproses  menjadi data  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  untuk  analisis berikutnya. Text  processing adalah  sebuah  proses yang  berfungsi  mengubah  suatu  data  yang  belum terstruktur menjadi terstruktur [10] Karena pada text preprocessing ini terdapat banyak tahapan yang akan dilakukan  untuk  mengolah  data  tersebut  yaitu
cleaning,  case  folding,  tokenizing,  filtering dan stemming tujuan  dari  tahapan  ini  juga  akan menghasilkan  data  yang  berkualitas  serta  relevan untuk  melakukan  proses  analisis  sentimen  yang diinginkan.

## 2.3   Pembobotan kata menggunakan TF-IDF
Setelah data di proses pada tahapan preprocessing data  tersebut  masih  dalam  berbentuk  huruf  oleh karena  itu  perlu  diubah  kedalam  bentuk  angka  atau numerik dan selanjutnya dilakukan pembobotan pada kata  yang  ada  di  dalam  tersebut  untuk  memberikan nilai pada frequency sebuah kata yang ada muncul di dalam  dokumen  teks  tersebut  dan  pada  proses pembobotan  ini  dilakukan  menggunakan  TF-IDF ( Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency ) dalam prosesnya. Menurut [11]
metode pembobotan kata menggunakan  TF-IDF  ini  adalah  suatu  cara memberikan bobot hubungan pada suatu kata (term ) terhadap  dokumen  dengan  melakukan  perhitungan bobot dengan dua konsep yaitu T erm Frequency dan Inverse  Document  Frequency dan  dapat  dilakukan dengan perhitungan berikut.
1. Term Frequency didapatkan dari nilai Frequency kemunculan  kata  atau  fitur  t pada  sebuah  d  atau dokumen.
TFₜ = ( t,d )                                                ( 1)
2. Inverse  Document  Frequency diperoleh  dari perhitungan  logaritma  d  atau  dokumen  dibagi dengan df atau document frequency.
IDFₜ =  log 𝑛 𝑑𝑓(𝑡) (2)
3. Term  Frequency (TF)  dikalikan  dengan Inverse Document  Frequency (IDF)  untuk  mendapatkan hasil Term  Frequency  Inverse  Document
Frequency atau yang disimbolkan sebagai 𝑊 𝑡 . W ₜ = TFₜ x IDFₜ (3)

## 2.4   Implementasi Naïve Bayes
Pada  penelitian  ini  algoritma naïve  bayes akan digunakan  untuk  melakukan  proses  klasifikasi  pada dataset  dan  untuk  datasetnya  nanti  akan  dibagi menjadi sebuah data training dan data testing . Rumus dari Naïve  Bayes adalah  salah  satu  algoritma  dalam melakukan  klasifikasi  dengan  melakukan  sebuah prediksi  peluang  masa  depan  berdasarkan  data  atau pengalaman masa lalu dalam proses klasifikasi naïve bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak adanya ciri tertentu pada sebuah kelas tidak berhubungan dengan ciri pada kelas lain [10] dan pada penelitian ini akan digunakan  untuk  menentukan  sebuah  kelas  menjadi kelas  positif  dan  kelas  negatif.    Menurut  [12] algoritma naïve  bayes dapat  dinotasikan  seperti berikut 4.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 73-81
P(c|x) = 𝑃(𝑐).𝑃(𝐶)
𝑃(𝑋) (4)
Keterangan: P(c|x) :Adalah nilai dari hasil probabilitas posterior. P(x|c) : Adalah nilai probabilitas conditional.
P(c)    : Adalah nilai probabilitas prior.
P(x)    : Adalah kemungkinan c.
Untuk menghitung probabilitas prior menurut [12] bisa menggunakan rumus berikut 5.
P(Vj) = 𝐷ј 𝐷 (5)
Keterangan : P(Vj) : Adalah probabilitas prior pada sebuah kelas. Dj      : Adalah dokumen pada suatu kelas j. D       : Adalah jumlah atau total dokumen.
Untuk menghitung probabilitas conditional Menurut [12] dapat dihitung menggunakan rumus 6.
P(X₁|Vј) = 𝑊𝑖.𝑗+1 𝑁+𝑁𝑗 (6)
P(X₁|Vј) : Adalah probabilitas conditional pada kata ke-n yang dengan diketahui kelas j. Wi.j        : Hasil dari nilai pembobotan kata Term frequency inverse document frequency atau W dari sebuah term I didalam kelas j. N             : Adalah jumlah dari kata unik dalam semua dokumen yang tersedia.
Nj           : Merupakan jumlah total N dari seluruh term yang berada didalam kelas j.
Untuk  menghitung  hasil  prediksi  menurut  [12] dapat dinotasikan sebagai 7.
Vmap = ∏ ᵢ=₁ 𝑛 P(X₁|Vј) P(Vj)                               (7)
Dalam  prosesnya dataset yang  diambil  dan dikumpulkan akan dibagi menjadi dua yaitu data latih dan  data testing. Data  latih  untuk  digunakan  dalam melatih  algoritma  klasifikasi  dan  sebelumnya  data tersebut harus sudah dilabeli dan harus sudah melalui proses  dari text  preprocessing .  Data testing akan digunakan  untuk  menguji  algoritma  maupun  model yang  sudah dilatih  sehingga  akan  memberikan  hasil baik  pada  proses  klasifikasinya  terhadap  data  yang termasuk data positif atau data negatif.

## 2.5   Evaluasi Model
Pada proses evaluasi model ini dilakukan setelah melakukan  proses  pengujian  model  yaitu  meninjau nilai  hasil  akurasi  pada  model  algoritma  klasifikasi yang  diterapkan  dengan  menggunakan confusion matrix untuk  mengukur  proses  menggunakan perhitungan precision, recall, accuracy dan fi-score. Proses evaluasi dilakukan untuk mengetahui akurasi, kinerja  dari  algoritma  yang  digunakan  [13]  Tabel
untuk  perhitungan confusion  matrix dapat  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion Matrix Class prediction True False True TP TF
False FP TN
Menurut  [13]  rumus  untuk  menghitung precision, recall dan accuracy adalah seperti berikut.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (8)
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (9) Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (10)

## 2.6   Visualisasi data sentimen
Tahapan  terakhir  pada  analisis  sentimen  yaitu visualisasi  data  sentimen  yang  bertujuan  agar  hasil dari  data  analisis  sentimen  dapat  dengan  mudah dibaca  dan  dipahami  oleh  pihak  terkait  dengan menampilkan  diagram  maupun  grafik  yang  terdiri dari barchart, pie chart dan wordcloud sehingga data berbentuk visual terkait jumlah data, frekuensi kata, besaran data lebih mudah dipahami.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Selection
Pengumpulan dataset merupakan tahapan pertama yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan mengambil  dataset  dari  ulasan  atau  komentar pengunjung  terhadap  alun-alun  yang  ada  di Kabupaten  Sukabumi  yang  terdiri  dari  Alun-Alun Cisaat, Alun-Alun Palabuhanratu, Alun-Alun Cicurug, Alun-Alun Jampang Kulon dan Alun-Alun Purabaya  yang  diambil  dari  situs website Google Maps  dengan  menggunakan  teknik web  scrapping dengan menggunakan softwar e yang di ekstensi pada sebuah browser Google Chrome yang bernama Data Miner.
Tabel 2. Data scrapping yang sudah melalui proses labelling No Ulasan Label D1 Nyaman,adem dan sejuk.... 👍👍👍 … Positif D2 Tempatnya bersih dan rapih Positif D3 Kumuh, kotor tidak keurus Negatif D4 Kotor banyak sampahnya Negatif Setelah  dilakukan  proses scrapping selanjutnya akan  dilakukan  proses labelling manual  dengan memberikan  label  yang  akan  membedakan  antara ulasan  positif  dan  negatif  agar  program  dapat melakukan  klasifikasi  dengan  memberikan  label negatif    untuk  ulasan  yang  negatif  dan  memberikan label  positif  untuk  data  yang  positif  secara  manual dan  Total  data  yang  diperoleh  dari  hasil scrapping
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 73-81
pada Google Maps adalah 2698 data yang terdiri dari 2254  data  positif  dan  negatif  sebesar  444  yang diambil  pada  periode  4  tahun  kebelakang  yaitu  dari tahun 2019 sampai 2023 agar data yang diambil lebih relevan. Beberapa dataset hasil scrapping yang telah melalui proses labelling seperti pada Tabel 2.

## 3.2    Preprocessing Dataset
Tahap Preprocessing ini  dilakukan  pada  dataset karena  data  tersebut  masih  banyak  data  yang  tidak diperlukan  atau  tidak  sesuai  yang  harus  dibenarkan dan  harus  dihapus  dengan  tujuan  agar  dapat mempermudah  dalam  proses  berikutnya  dan  dalam melakukan prosesnya menggunakan bantuan library dalam bahasa pemrograman seperti Sklearn, Sastrawi dan  NLTK. Text  preprocessing dalam  penelitian  ini terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu Cleaning,  Case folding, Tokenizing, Filtering dan Stemming.

## 3.2.1   Cleaning
Pada tahapan pertama dilakukan  proses cleaning pada dataset untuk menghilangkan simbol , emoticon atau  data noise pada  data  ulasan  pengunjung.  Pada tahap cleaning ,  implementasi  kode  program  pada bahasa  python  menggunakan  bantuan regex atau regular  expression proses  hasilnya  bisa dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Cleaning No Input process Output process D1 Nyaman,adem dan sejuk.... 👍👍👍 …
Nyaman adem dan sejuk D2 Tempatnya bersih dan rapih Tempatnya bersih dan rapih D3 Kumuh, kotor tidak keurus Kumuh kotor tidak keurus D4 Kotor banyak sampahnya Kotor banyak sampahnya

## 3.2.2   Case Folding
Tahapan case  folding ini  digunakan  untuk merubah  atau  mengganti  seluruh  kata  dalam  teks menjadi huruf kecil karena dalam dataset data ulasan tersebut terdapat huruf kapital dan kecil oleh karena itu diperlukan tahapan case folding agar semua kata sama  menggunakan  huruf  kecil . Pada  tahap implementasi case folding menggunakan kelas lower untuk  mengubah  huruf  kapital  menjadi  kecil. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Case Folding No Input process Output process D1 Nyaman adem dan sejuk nyaman adem dan sejuk D2 Tempatnya bersih dan rapih tempatnya bersih dan rapih D3 Kumuh, kotor tidak keurus kumuh kotor tidak keurus D4 Kotor banyak sampahnya kotor banyak sampahnya

## 3.2.3   Tokenizing
Pada  tahapan  ini tokenizing berfungsi  untuk melakukan sebuah proses pemecah pada kalimat yang berdasarkan dari spasi menjadi sebuah kata per kata menggunakan library python dalam  prosesnya  yaitu library NLTK dan hasilnya seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Tokenizing No Input process Output process D1 nyaman adem dan sejuk [‘nyaman’,‘adem’, ‘dan’ ,‘sejuk’] D2 tempatnya  bersih  dan rapih [‘tempatnya’,’bersi’, ‘dan’,’rapih’] D3 kumuh  kotor  tidak keurus [‘kumuh’,’kotor’, ‘tidak’,’keurus’] D4 kotor banyak sampahnya [‘kotor’,’banyak’,’sam pahnya’] 3.2.4 Filtering Proses filtering atau Stopwords pada  tahapan preprocessing ini adalah untuk menghapus kata kata yang  tidak  relevan  atau  kata  kata  yang  tidak  akan digunakan  untuk  proses  selanjutnya  pada datase t tersebut pada prosesnya menggunakan library python dalam prosesnya yaitu library NLTK . Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Filtering No Input process Output process D1 [‘nyaman’,‘adem’, ‘dan’ ,‘sejuk’] [‘nyaman’,‘adem’, ‘sejuk’] D2 [‘tempatnya’,’bersih’, ‘dan’,’rapih’] [‘’bersih’,’rapih’] D3 [‘kumuh’,’kotor’, ‘tidak’,’keurus’] [‘kumuh’,’kotor’] D4 [‘kotor’,’banyak’,’sa mpahnya’] [‘kotor’,’sampahnya’]

## 3.2.5   Stemming
Stemming pada  tahapan preprocessing ini dilakukan  untuk  mengubah  kata  kata  menjadi  kata dasarnya dengan menghilangkan imbuhannya sesuai dengan  kata  baku  standar  kamus  pada  proses  ini menggunakan library sastrawi  dalam  bahasa pemrograman python. Hasilnya seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Stemming
No Input process Output process D1 [‘nyaman’,‘adem’, ‘sejuk’] [‘nyaman’,‘adem’, ‘sejuk’] D2 [’bersih’,’rapih’] [’bersih’,’rapih’] D3 [‘kumuh’,’kotor’] [‘kumuh’,’kotor’]
D4 [‘kotor’,’sampahnya’] [‘kotor’,’sampah’]
3.3    Pembobotan kata menggunakan TF-IDF Pada  penelitian  ini  metode  TF-IDF  atau pembobotan term digunakan untuk proses memberikan nilai atau bobot pada setiap kata dalam dokumen  ulasan  pengunjung  agar  hasilnya  dapat digunakan  pada  saat  melakukan  proses  klasifikasi. Pada tahapan pertama dilakukan penghitungan Term Frequency (TF)  kata  pada  suatu  dokumen  lalu
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 73-81
menghitung
inverse document frequency
menggunakan  perhitungan  (1)  dan  (2) . Hasil  dari perhitungan Term Frequency dan Inverse Document Frequency bisa dilihat Pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8 Hasil dari menghitung TF dan menghitung IDF Term DF Idf nyaman 1 0,602 adem 1 0,602 sejuk 1 0,602 bersih rapih kumuh kotor sampah 1 1 1 2 1 0,602 0,602 0,602 0,301 0,602
Setelah ditemukan hasil dari Term Frequency dan Inverse Document Frequency yang bisa dilihat pada Tabel  8  maka  selanjutnya  melakukan  proses perhitungan  dari Term  Frequency dikalikan  dengan hasil Inverse  Document  Frequency menggunakan perhitungan (3) dan untuk hasilnya bisa dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil perkalian TF dengan IDF Term Tf-Idf (D1) Tf-Idf (D2) Tf-Idf (D3) Tf-Idf (D4) nyaman 0,602 0 0 0 adem 0,602 0 0 0 sejuk 0,602 0 0 0 bersih rapih kumuh kotor sampah 0 0 0 0 0 0,602 0,602 0 0 0 0 0 0,602 0,301 0 0 0 0 0,301 0,602

## 3.4   Implementasi Naïve Bayes
Proses  Implementasi  klasifikasi  menggunakan naïve  bayes dilakukan  dengan  menggunakan  data yang telah melalui text preprocessing dan pembobotan  menggunakan  TF-IDF.  Pertama  tama dengan  melakukan  perhitungan probability  prior menggunakan  rumus  (5)  dan  hasilnya  bisa  dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil probabilitas prior Sentimen P(Vј) = Dј/D Positif 0,5 Negatif 0,5
kemudian  melakukan  perhitungan probability conditional untuk menentukan kelas negatif dan kelas positifnya  yang  dihitung  menggunakan naïve  bayes dengan rumus (6) dan untuk hasilnya bisa dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Hasil probabilitas conditional Probabilitas Term Positif Negatif nyaman 0.1232 0.0769 adem 0.1232 0.0769 sejuk 0.1232 0.0769 bersih rapih 0.1232 0.1232 0.0769 0.0769
kumuh kotor sampah 0.1232 0.0769. 0.1232 0.0769 0.1183 0.0769
Dalam  menentukan  hasil  prediksi  menggunakan algoritma naïve bayes berdasarkan hasil probabilitas conditional Tabel 11 maka untuk contohnya kita akan menentukan  pengujian  data  baru  seperti  pada  Tabel 12.
Tabel 12. Menentukan label sentimen Data Label sentimen Tamannya nyaman dan bersih ?? Untuk menemukan hasil prediksi dapat menggunakan  rumus  (7)  dan  hasilnya  bisa  dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13. Hasil pengujian atau prediksi Ulasan Uji Positif Uji Negatif Hasil prediksi Tamannya nyaman dan bersih 0.0076 0.0029 Positif
Karena  hasil  atau  nilai  probabilitas  tertinggi terdapat  pada  uji  positif  maka  dapat  diputuskan bahwa  Ulasan  tersebut  termasuk  ke  dalam  label sentimen positif.
Dalam pembentukan model menggunakan algoritma naïve  bayes tahapan  pertama  yang dilakukan  yaitu  dengan  membuat  dulu  model naïve bayes menggunakan library  sklearn dalam  bahasa pemrograman python yaitu multinomial naïve bayes lalu  dibentuklah  model klasifikasinya  menggunakan fungsi fit untuk  melatih  model  menggunakan  data training sebanyak 80% dan untuk dataset yang telah dibagi  sebelumnya  sebesar  20%  akan  digunakan untuk  melakukan  proses  pengujian  data  dengan menggunakan model naïve bayes yang telah dibuat.

## 3.5    Evaluasi Model
Evaluasi  model  program  yang  digunakan  pada penelitian  ini menggunakan confusion  matrix dalam proses.  Pada  proses  evaluasi  ini  bertujuan  untuk mengetahui nilai dari performa pada algoritma yang digunakan  dengan  menghitung  untuk  mendapatkan nilai accuracy, recall,  precision dan f1-score. Implementasi tahap evaluasi data uji untuk mengukur nilai performa dari model algoritma naïve bayes yang telah  dibuat  diukur  performanya  menggunakan library sklearn metrics dan seaborn. Data hasil untuk proses  klasifikasi  sentimen  menggunakan confusion matrix bisa dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Confusion Matrix Sentimen Positif Negatif Positif 40 4 Negatif 35 427
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 73-81
Setelah  data confusion  matrix  didapatkan maka langsung dihitung precision, recall, accuracy dan f1- score dari  data  tabel  14  menggunakan  perhitungan rumus  (8),  (9)  dan  (10),  setelah  dilakukan  proses perhitungannya menghasilkan sebuah nilai performa kinerja  dari  model  sentimen  yang  digunakan  dan untuk  hasil  pengukuran  modelnya  bisa  dilihat  tabel 15.
Tabel 15. Nilai performa model sentimen Nama performa Nilai Presisi 0.90 Recall 0.53 F1-score 0.67 Akurasi 0.92
Setelah  mengetahui  nilai  performa  model klasifikasi  yang  digunakan,maka  dapat  diketahui bahwa persentase nilai dari performa akurasi bahwa model  yang  dibuat  memiliki  kemampuan  ketepatan akurasi  sebesar  92%,  nilai precision sebesar  90%, nilai recall sebesar 53% dan fi-score sebesar 67%.
3.6    Visualisasi Sentimen
Visualisasi sentimen pada penelitian ini digunakan  untuk  mempermudah  melihat  hasil  dari visual  data  sentimen  mulai  dari  total  jumlah  data sentimen  yang  diperoleh  dengan  menampilkan grafiknya  sesuai  dengan  jumlahnya  dan  juga menampilkan data yang diperoleh sesuai kategorinya yaitu  sentimen  negatif  dan  positif  sehingga  lebih mudah dipahami untuk melihat grafik data yang telah dibuat.  Visualisasi  sentimen  juga  menampilkan  dari sebuah grafik frekuensi kata yang sering muncul dari label sentimen positif maupun label sentimen negatif dengan  menampilkan  kata  kuncinya  lebih  besar sesuai dengan banyaknya kata. Selain itu visualisasi sentimen  juga  menampilkan  kata  kunci  yang  yang sering muncul dan paling banyak menggunakan yang prosesnya dilakukan menggunakan atau memanfaatkan library dalam  bahasa  pemrograman python seperti library wordcloud dan matplotlib.

## 3.6.1   Visualisasi data total sentimen
Visualisasi  sentimen  positif  dan  negatif  yang diperoleh  menghasilkan  data  positif  sebesar  83,5% dengan  total  jumlah  data  sebanyak  2254  dan  data sentimen negatif sebesar 16,5 % dengan total jumlah data sebanyak 444 data yang ditotalkan dari keduanya berjumlah  2698  data  dan  untuk  grafik  lingkaran  ini dibuat  dengan  bantuan library  matplotlib  pyplot dalam  bahasa  pemrograman python dalam  proses pembuatannya  untuk  hasilnya  bisa  dilihat  pada Gambar 2.

## 3.6.2   Visualisasi sentimen positif
Visualisasi  dari  sentimen  positif  menggunakan library  wordcolud dan  visualisasi  grafik  frekuensi kata  yang  sering  muncul  menggunakan library matplotlib hasilnya dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 2. Total data sentimen
Gambar 3. Visualisasi barchart sentimen positif
Berdasarkan  hasil  visualisasi  sentimen  positif menggunakan barchart pada Gambar 3 untuk 5 kata paling  banyak  atau  paling  sering  muncul  dalam sentimen  positif  adalah  mantap,  bagus,  bersih, nongkrong  dan  enak.  Terdapat  juga  visualisasi sentimen  positif  menggunakan library  wordcloud yang menunjukan kata yang paling besar ukurannya merupakan kata yang sering muncul sedangkan kata yang  ukurannya  paling  kecil  merupakan  kata  yang paling jarang muncul yang bisa dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Visualisasi sentiment wordcloud positif

## 3.6.3   Visualisasi sentimen negatif
Visualisasi  dari  sentimen  negatif  menggunakan library  wordcolud dan  visualisasi  grafik  frekuensi kata  yang  sering  muncul  menggunakan library matplotlib hasilnya dapat dilihat pada Gambar 5 .

## Gambar 5. Visualisasi barchart sentimen negatif
Berdasarkan  hasil  visualisasi  sentimen  negatif menggunakan barchart pada Gambar 5 untuk 5 kata paling  banyak  atau  paling  sering  muncul  dalam sentimen negatif adalah sampah, kotor, kumuh, macet dan  tata.  Terdapat  juga  visualisasi  sentimen  positif menggunakan library  wordcloud yang  menunjukan kata  yang  paling  besar  ukurannya  merupakan  kata yang sering muncul sedangkan kata yang ukurannya paling  kecil  merupakan  kata  yang  paling  jarang muncul yang bisa dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Visualisasi sentiment wordcloud negatif

## 4. KESIMPULAN
Analisis sentimen terhadap alun-alun di Kabupaten  Sukabumi  mendapatkan  hasil  2698  data yang  diambil  dari  periode  waktu  2019  sampai  2023 dengan  total  jumlah  sentimen  positif  sebesar  83,5% yaitu 2254 data dan sentimen negatif sebesar 165 % dengan total 444 data. Frekuensi kata yang diperoleh dari  hasil  analisis  sentimen  mendapati  5  kata  yang paling banyak muncul berdasarkan kelas sentimennya  yaitu  sentimen  positif  adalah  mantap, bagus,  bersih,  nongkrong  dan  enak.  dan  sentimen negatif adalah sampah, kotor, kumuh, macet dan tata. Hasil  tersebut  menandakan  untuk  sentimen  positif lebih  banyak  dibanding  sentimen  negatif  yang menandakan  lebih  banyak  pengunjung  yang  sudah puas  karena  lebih  dominan  memberi  ulasan  baik dibanding ulasan tidak baik terutama sentimen positif mengenai  kondisi  tempat  tersebut  dinilai  bagus  dan bersih namun perlu diperhatikan juga untuk sentimen negatif  terkait  sampah  yang  menjadikan  tempat tersebut  kotor  dan  kumuh  agar  kedepannya  dapat lebih  di  perhatikan dan di  evaluasi  lagi.  Untuk  nilai dari  performa  akurasi  bahwa  model  yang  dibuat memiliki  ketepatan  akurasi  sebesar  92%,  nilai precision sebesar 90%, nilai recall sebesar 53% dan fi-score sebesar 67% yang menandakan akurasi dari
model  yang  dibuat  sudah  cukup  baik.  Berdasarkan hasil  data  dan  informasi  analisis  sentimen  yang diperoleh dapat membantu pemerintah setempat yaitu Dinas  Tata  Ruang  dan  Kabupaten  Sukabumi  agar dapat  mengevaluasi  dan  melakukan  pengembangan terhadap tempat tersebut secara tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. N. Farestianto and M. S. P. Nugroho, “Identifikasi Alun-Alun  Brebes  sebagai  Ruang  Terbuka  Publik dengan Pendekatan Fungsional,” Pros. Semin. … , 2021, [Online]. Available: https://proceedings.ums.ac.id/index.php/siar/article/vie w/1008%0Ahttps://proceedings.ums.ac.id/index.php/si ar/article/download/1008/983.
[2]  M.  Jaenudin,  “Sampah  Berserakan  Di  Alun  Alun Cisaat,” atmago.com , 2020. https://www.atmago.com/berita-warga/sampah- berserakan-di-alun-alun-cisaat_b52ca246-9e6a-4d6f- 8b91-752923668151 (accessed Jun. 07, 2023).
[3]  S. Alamsyah, “Miris, Sampah Berserakan di Alun-alun Palabuhanratu,” detik.com , 2022. https://www.detik.com/jabar/berita/d-6016736/miris- sampah-berserakan-di-alun-alun-palabuhanratu (accessed Jun. 07, 2023).
[4]  S. Alamsyah, “Baru Selesai Dibangun, Plafon Podium Alun-alun  Palabuhanratu  Berjatuhan,” detiknews ,
2022. https://news.detik.com/berita-jawa-barat/d- 5938536/baru-selesai-dibangun-plafon-podium-alun- alun-palabuhanratu-berjatuhan  (accessed  Jun.  08, 2023).
[5]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen  Berbasis  Teks  Pada  Twitter,” J-SAKTI (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 697–711, 2021.
[6]  D.  S.  Utami  and  A.  Erfina,  “Analisis  Sentimen Pinjaman  Online  di  Twitter  Menggunakan  Algoritma Support Vector Machine (SVM),” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 299– 305, 2021.
[7]  A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  636–646,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[8]  A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana,  “Analisis Sentimen  Aplikasi  E-Government  pada  Google  Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785– 795, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[9]  Yuyun,  Nurul  Hidayah,  and  Supriadi  Sahibu, “Algoritma  Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi Sentimen Pemerintah Terhadap Penanganan Covid-19  Menggunakan  Data  Twitter,” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 820–826, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3146.
[10] D. Alita, I. Sari, and A. Rahman Isnain, “Penerapan Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Pendukung  Keputusan Penerima  Beasiswa,” Jdmsi ,  vol.  2,  no.  1,  p.  702022, 2021.
[11]N.  Arifin,  U.  Enri,  and  N.  Sulistiyowati,  “Penerapan Algoritma  Support  Vector  Machine  (  SVM  )  Dengan Tf-Idf N-Gram Untuk Text Classification,” vol. 6, no. 2, 2021.
[12] P. Pandunata, K. T. Winarno N, Y. Nurdiansyah, and
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 73-81
N.  El  Maidah,  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik Terhadap  Program  Vaksinasi  Covid-19  Di  Indonesia Pada  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” INFORMAL Informatics J. , vol. 7, no. 3, p.
246, 2022, doi: 10.19184/isj.v7i3.34930.
[13]A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  and  M. Aminudin,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” J. Ris. Komput. , vol. 8, no. 6, pp.
219–225, 2021,
doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.